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AI 모델 간 Pipeline 구성으로 로봇 파지의 이상작동 감지에 성공한 사례

AI 모델 간 Pipeline 구성으로 로봇 파지의 이상작동 감지에 성공한 사례

에 의해서 | 12월 22, 2023 | 예지보전, 이차전지

AI 모델 간 Pipeline 구성으로 로봇 파지의 이상작동 감지에 성공한 사례 한국의 선도적인 글로벌 이차전지 제조 기업은 AI 모델 간 파이프라인을 구성할 수 있는 아하랩스의 솔루션을 활용하여 집게 로봇의 이상 작동을 실시간 감지할 수 있게 되었습니다.     관련 제품 : LISA Challenge   집게 로봇이 배터리를 떨어뜨려 다운타임 발생 ‘클래스 불균형’ 문제로 기존 머신러닝 솔루션 활용이 어려움 로봇이 잡아야 할 배터리가 없는...
수동 어노테이션의 한계를 극복하는 기술 4가지 -오토레이블링, 자기지도학습 등

수동 어노테이션의 한계를 극복하는 기술 4가지 -오토레이블링, 자기지도학습 등

에 의해서 | 12월 19, 2023 | 인사이트 리포트

수동 어노테이션의 한계를 극복하는 기술 4가지 -오토레이블링, 자기지도학습 등 수동 데이터 어노테이션의 한계를 극복하는 다양한 AI 기술이 제안되었습니다. 4가지 주요 기술의 개념과 장점을 소개합니다. 사람이 직접 하는 어노테이션은 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 예를 들어, 대규모 이미지 인식 경진대회인 ILSVRC에 활용되는 ImageNet 데이터 구축의 경우 크라우드 소싱을 통해 약 4만9천여 명이 4년에 걸쳐 1400만 장의 이미지에 어노테이션 작업을 수행했죠. 의료...
디지털트윈 시대 필수 관문, 데이터 어노테이션(Annotation)이란?

디지털트윈 시대 필수 관문, 데이터 어노테이션(Annotation)이란?

에 의해서 | 12월 15, 2023 | 인사이트 리포트

디지털트윈 시대 필수 관문, 데이터 어노테이션(Annotation)이란? 데이터 어노테이션은 이미지, 텍스트, 비디오 등과 같은 데이터에 라벨을 붙이거나 분류하여 기계 학습 모델에서 사용할 수 있도록 하는 과정입니다. Toggle 디지털트윈 시대 필수 관문, 데이터 어노테이션(Annotation)이란?1. 데이터 어노테이션의 개념2. 어노테이션의 중요성3. 텍스트 어노테이션4. 이미지 어노테이션5. 비디오 어노테이션6. 결론 제조업계는 빅데이터와 산업용AI 기술의 발달로...